Оценка взаимосвязи уровня социально-экономического развития с уровнем смертности в регионах РФ

Полный текст

Введение В 2007 г. в России была принята Концепция демографической политики1, ее принятие было вызвано критической демографической ситуацией и необходимостью проведения активной политики в трех направлениях: снижение смертности, повышение рождаемости и обеспечение миграционного прироста. За прошедшие десять лет были достигнуты определенные успехи в реализации демографической политики, однако проблема остается актуальной для современной России. Она связана как с глобальными тенденция- ми снижения рождаемости и старения населения в индустриальных и постиндустриальных странах (Shoven, 2011), так и с недостаточным темпом снижения смертности в РФ. По данным Федеральной службы государственной статистики показатель естественной убыли населения в первом полугодии 2019 года достиг своего максимума с 2008 года. Депопуляция обуславливается падением показателей рождаемости, особенно характерным для центральных областей страны, отсутствием миграционного прироста в определенных регионах и недостаточными темпами снижения смертности населения. Стоит отметить, что депопуляция в России имеет значительные региональные различия, что обусловлено многими факторами (социально-экономическими, климатическими, эффективностью функционирования и объемами финансирования системы здравоохранения, половозрастной структурой населения и др.) (Лебедева, 2018). Псковская область - один из самых демографически неблагополучных регионов России (Каменская, Силакова, 2012). В течение последних двух десятилетий область сохраняет бесспорное лидерство в стране по показателям естественной убыли населения. Целью настоящего исследования является выявление социально-экономических факторов, «болевых точек», которые в наибольшей степени способствуют сохранению драматической демографической ситуации в регионе. Мы выделили для анализа показатели, характеризующие уровень развития здравоохранения, факторы, характеризующие половозрастную структуру населения, а также ряд социально-экономических факторов (уровень благосостояния населения, экономическое развитие региона, обеспеченность жильем, образ жизни и др.), стремясь определить обусловлен ли высокий показатель смертности населения в Псковской области специфическими проблемами региона или зависимость от рассматриваемых факторов характерна для России в целом. На основании анализа академической литературы были выдвинуты и протестированы с помощью эконометрического инструментария ряд гипотез. Получены количественные оценки, характеризующие влияние образа жизни населения, возрастной и гендерной структуры на уровень смертности при контроле среднего уровня благосостояния. Также показано, что увеличение доли сельского населения приводит к росту смертности, что может объясняться миграцией молодого населения в города и ростом доли пожилых людей, удаленностью от медицинских учреждений и недоступностью квалифицированной врачебной помощи. Оценено, насколько увеличение уровня развития здравоохранения в регионе и улучшение уровня жизни населения способствуют падению показателей смертности. Отбор факторов и методология исследования Демографическая ситуация в том или ином регионе складывается как под влиянием общемировых тенденций, характеристика которых дана в работе «Демография и экономика» (Shoven, 2011), так и под влиянием социально-экономических, социально-медицинских и социокультурных факторов регионального уровня. Один из статистических показателей, характеризующих демографическую ситуацию - коэффициент смертности. Общая смертность в Псковской области является самой высокой среди регионов РФ - 17 человек на 1000 человек населения (рис. 1) при среднероссийском показателе - 12,5. Рис. 1. Общий коэффициент смертности населения по субъектам РФ в 2018 году (на 1000 человек населения) [Figure 1. The total mortality rate for the constituent entities of the Russian Federation in 2018 (per 1000)] Источник: рассчитано по данным Росстата по состоянию на 2018 год. Среди социально-экономических факторов, влияющих на уровень смертности в РФ, выделяют три основные группы: уровень благосостояния населения, образ жизни, доступность и качество медицинской помощи (Звездина, Иванова, 2012). В качестве факторов, характеризующих уровень благосостояния, в настоящем исследовании были выбраны ВРП на душу населения (в ценах базового года), реальные денежные доходы населения и обеспеченность населения жильем. Априорно ожидается отрицательная корреляция между данными факторами и уровнем смертности. Также в группу, характеризующую уровень благосостояния, был отнесен удельный вес жителей, имеющих доход ниже прожиточного минимума. Снижение доли бедного населения при прочих равных условиях должно способствовать снижению уровня смертности. Безусловное влияние на показатель смертности оказывает образ жизни населения, в первую очередь осознанное отношение к своему здоровью. В качестве показателей, которые могут выступить замещающими переменными для характеристики образа жизни, в исследовании выбраны количество посещений амбулаторно-поликлинических учреждений и количество приобретенного алкоголя (в пересчете на % содержание спирта). По данным исследования Стэндфордского университета, местности, в которых ощущается нехватка врачей общей практики, имеют более высокий уровень смертности населения, чем те районы, в которых работает большее количество терапевтов (Basu, Berkowitz, 2018). Поэтому было принято решение учитывать в исследовании коэффициент обеспеченности населения высшим медицинским персоналом. Кроме того, современным трендом в области здравоохранения является переход на амбулаторно-поликлиническую помощь вместо длительной госпитализации, следствием чего является сокращение коечного фонда. В работе тестируется гипотеза о влиянии данной тенденции на смертность населения. Более высокий удельный вес сельского населения и особенность расселения в малочисленных деревнях являются также объективными причинами лидерства Псковской области по коэффициенту естественной убыли населения среди регионов РФ. Неоспоримым фактом является то, что инфраструктура в сельской местности развита слабее, чем в городской среде. В Псковской области 29,1% населения живет в сельской местности при среднероссийском показателе в 25,6%2. Также усугубляет ситуацию хуторный тип расселения в регионе. Почти в 70 % населенных пунктов области живет менее 100 человек3, что ограничивает возможность создания стационарных медицинских учреждений, осложняет предоставление своевременного и качественного медицинского обслуживания, что, в свою очередь, повышает показатели младенческой смертности (Каменская, Ефимова, Степанова, 2016). Сложившаяся демографическая ситуация в регионе характеризуется не только экстремально высоким показателем смертности населения, но и низким коэффициентом рождаемости при отсутствии миграционного прироста, оттоком молодежи, связанным как с трудовой, так и с образовательной миграцией населения (Архангельский, Потанина, Хасанова, 2015). Начиная с 2011 года в Псковской области наблюдается восстановление миграционного прироста, но для региона по-прежнему острой проблемой является низкий коэффициент рождаемости. Демографическая ситуация может быть охарактеризована возрастнополовым составом населения (Костромина, 2017). Помимо общемировой тенденции старения для населения России характерно длительное сохранение волнообразной деформации возрастного состава и значительных половых диспропорций среди людей старшего возраста (Гринин, Шестемирова, 2015). Эти тенденции характерны и для Псковской области, о чем свидетельствует возрастно-половая пирамида населения региона, построенная по данным на начало 2019 года (рис. 2). По международным критериям население считается старым, если доля людей в возрасте 65 лет и старше превышает 7 % населения. На начало 2019 года эта доля в населении Псковского региона составляла 17,94 %, увеличив- 2 Рассчитано по данным Росстата по состоянию на 2017 г. 3 Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Псковской области. URL: http://pskovstat.gks.ru шись за год на 0,44 процентного пункта относительно 2018 года4. При этом число женщин старших возрастов значительно превышает число мужчин, и разница увеличивается с повышением возраста. Рис. 2. Возрастно%половая пирамида населения Псковской области (2019 год) [Figure 2. The population pyramid of Pskov region (2019)] Источник: рассчитано по данным Росстата по состоянию на 2019 год. Таким образом, был сформирован априорный набор факторов, условно разделенный на смысловые группы, собрана статистическая база за период 2000-2017 годов для Псковской области и для Российской Федерации с целью проведения сравнительного анализа. Описание переменных и отдельные статистические характеристики выборок представлены в табл. 1. Первый этап исследования состоит из расчета и анализа описательной статистики показателей, характеризующих демографическое и социальноэкономическое положение Псковской области и регионов РФ. Для проверки гипотезы о статистически значимом отличии показателей Псковской области от средних по России применен двухвыборочный тест Стьюдента (Матюшок и др., 2015) и его модификация, допускающая неравенство дисперсий сравниваемых выборок. Предпосылкой отбора факторов для построения регрессионных моделей служит анализ корреляционной матрицы. Малость выборки (18 годовых наблюдений) не позволяет включить в модель весь априорный набор факторов, диктуя необходимость ограничиться двухфакторной регрессией. Построение модели ведется пошаговым методом. На первом этапе выбирается доминирующий фактор в каждой группе факторов. На втором этапе проверяется гипотеза о целесообразности добавления нового фактора из каждой группы при контроле одного из доминирующих. На третьем шаге проводится от- 4 Рассчитано по данным Росстата по состоянию на 2019 г. бор наиболее адекватных по формальным и содержательным признакам двухфакторных моделей. Эконометрический инструментарий достаточно широко применяется для анализа влияния социально-экономических факторов на демографические показатели в зарубежной литературе (например, Cutler, Deaton, LlerasMuney, 2006; Rossouw, Pacheco, 2011; Cairns, 2019). Результаты исследования Дескриптивный анализ Уровень смертности в Российской Федерации имеет достаточно устойчивую тенденцию к снижению на протяжении рассматриваемого периода времени, в то время как в Псковской области показатель смертности рос в период с 2000 по 2005 год и только с 2006 года стал устойчиво снижаться (рис. 3). Несмотря на то, что с 2006 года темпы снижения смертности в Псковской области несколько выше, чем по России в целом (в среднем 2,5% в год против 1,6% в год), показатель смертности на конец 2017 года в Псковской области остается значительно выше, чем в среднем в РФ. В то же время в Псковской области, как и в России в целом, прослеживается тенденция старения населения. Процент населения старше трудоспособного возраста увеличивается в среднем на 0,5 процентных пункта в последние пять лет. Основная часть возрастного населения - это население в возрасте от 55 до 69 лет (рис. 2). Улучшение уровня жизни населения, рост благосостояния, улучшение доступности и качества медицинских услуг, пропаганда здорового образа жизни позволяет одновременно развиваться двум на первый взгляд противоположным тенденциям. 26 30 24 28 22 20 26 18 16 14 12 00 02 04 06 08 10 12 14 16 24 22 20 00 02 04 06 08 10 12 14 16 Y -смертность Псковская обл. Y_RF - смертность РФ YF - тенценция Псковская обл. YF_RF - тенденция РФ Old - процент населения старше трудоспособного возраста Псковская обл Old - процент населения старше трудоспособного возраста РФ Рис. 3. Динамика уровня смертности и доли старшего населения в РФ и Псковской области [Figure 3. Dynamics of mortality and percent of aged population in the Russian Federation and the Pskov region] Источник: рассчитано авторами. Одним из факторов, определяющих общий уровень смертности, является детская смертность (Тарко, 2014). Как видно из табл. 1, детская смертность в регионе статистически незначимо отличается от средних показателей по России и имеет тенденцию к снижению. А вот уровень рождаемости в регионе статистически значимо ниже, чем по России в целом и на конец периода наблюдений имеет значение ниже среднего. Половозрастная структура Псковской области смещена в сторону большей доли женского населения и большей доли населения старше трудоспособного возраста, чем по РФ в среднем. Заметим, что показатель половой структуры весьма стабилен как в изучаемом регионе, так и в РФ, а доля населения старших возрастов растет. Псковская область может быть охарактеризована как регион с низким уровнем благосостояния населения (ВРП на душу населения в регионе более чем в два раза ниже, чем в среднем по России). Этот фактор может быть одним из главных в объяснении антилидерства региона по уровню смертности. Значительно выше среднероссийского показателя и доля населения, проживающего за чертой бедности. Как показывает коэффициент вариации, этот показатель значительно изменялся в рассматриваемый период, но не имел устойчивой тенденции к снижению или росту. Согласно статистическим данным, показатели, связанные с обеспеченностью врачами и коечным фондом, а также показатели образа жизни в Псковской области соответствуют среднероссийским данным. Однако заметим, что количество приобретенного алкоголя в РФ имеет устойчивую тенденцию к снижению с 2008 года, тогда как в Псковской области - только с 2014 года. Таблица 1 Сравнения показателей социально-экономического развития Псковской области со средними показателями по РФ Фактор Кодировка Псковская область В среднем по РФ Проверка гипотезы о равенстве средних значений Население Смертность (на 1000 человек): - ср. за период Y 21,4 14,4 t%stat. = 10,2 - на конец 2017 года 17,4 12 Prob. = 0,00 Детская смертность (кол%во умер% ших младенцев на 1000 родив% шихся): - ср. за период KIDS 10,58 9,53 t%stat. = 0,88 - на конец 2017 года 5,30 5,60 Prob. = 0,38 Рождаемость (число родивших% ся на 1000 человек населения): - ср. за период FERT 9,77 11,48 t-stat. = -3,8 - коэффициент вариации* 12 % 14 % Prob. = 0,00 Половая структура (количество женщин на 1000 мужчин): - ср. за период. MEN 1185,50 1157,28 t%stat. = 6,75 - коэффициент вариации* 1 % 1 % Prob. = 0,00 Возрастная структура (процент населения старше трудоспособ% ного возраста): - ср. за период OLD 26,38 21,84 t%stat. = 8,0 - на конец 2017 года 29,8 25,00 Prob. = 0,00 Разводов на 1000 браков: - ср. за период MAR 614,61 608,22 t%stat. = 0,22 - на конец 2017 года 641,00 582,00 Prob. = 0,83 Окончание табл. 1 Фактор Кодировка Псковская область В среднем по РФ Проверка гипотезы о равенстве средних значений Показатели экономического развития региона и уровня жизни населения ВРП на душу населения, руб., в ценах базового года на конец 2017 года Средний темп прироста реальных денежных доходов населения за период 2000-2017 годов, % Обеспеченность жильем (м2 на 1 жителя): · ср. за период · на конец 2017 года Количество человек с доходом ниже прожиточного минимума (на 1000 человек): VRP INC FLAT WAGES 44 480 95 590 5,41 5,43 26,93 30,4 22,11 t%stat. = -7,3 Prob. = 0,00 t%stat. = 0,02 Prob. = 0,9 t%stat. = 7,1 Prob. = 0,00 · ср. за период · коэффициент вариации* Количество врачей (на 1000 че% ловек): · ср. за период · коэффициент вариации* Количество посещений в смену (на 1000 человек): · ср. за период · коэффициент вариации* Количество больничных коек (на 1000 человек): · ср. за период · коэффициент вариации* Количество приобретенного спирта (литров на 1000 человек): · ср. за период · коэффициент вариации* 206 39 % Показатели здравоохранения DOC 3,45 2 %* ADM 24,88 7 % BED 10,88 16 %* Показатели образа жизни ALC 8230 18 %* 160 35 % 4,84 3 %* 25,62 3 %* 9,95 12 %* 7680 14 %* t%stat. = 2,0 Prob. = 0,06 t%stat. = -37,5 Prob. = 0,00 t%stat. = -1,7 Prob. = 0,10 t%stat. = -1,85 Prob. = 0,07 t%stat. = 1,3 Prob. = 0,20 Примечание: * - коэффициент вариации выборки за период 2000-2017 годов считается как от% ношение стандартного отклонения к среднему значению. Источник: рассчитано авторами. The comparison of indicators of socio-economic development of the Pskov region with average indicators for the Russian Federation Table 1 Factor Code Pskov region Russia Test equality of mean Population Mortality (per 1,000 people): - average for the period Y 21.4 14.4 t%stat. = 10.2 - at the end of 2017 17.4 12 Prob. = 0.00 Infant mortality (number of deceased infants per 1000 births): - average for the period KIDS 10.58 9.53 t%stat. = 0.88 - at the end of 2017 5.30 5.60 Prob. = 0.38 Fertility (births per 1000 population): - average for the period FERT 9.77 11.48 t%stat. = -3.8 - the coefficient of variation* 12% 14% Prob. = 0.00 Table 1, ending Factor Code Pskov region Russia Test equality of mean Gender structure (number of women per 1000 men): - average for the period MEN 1185.50 1157.28 t%stat. = 6.75 - the coefficient of variation* 1% 1% Prob. = 0.00 Age structure (number of people over working age per 1000): - average for the period OLD 26.38 21.84 t%stat. = 8.0 - at the end of 2017 29.8 25.00 Prob. = 0.00 Divorces per 1000 marriages: - average for the period MAR 614.61 608.22 t%stat. = 0.22 - at the end of 2017 641.00 582.00 Prob. = 0.83 Indicators of the region’s economic development and living standards GRP per capita, rubles, in base year prices at the end of 2017 Average growth rate of real cash in% come of the population for the pe% riod 2000-2017, % Housing provision (m2 per 1 resi% dent): VRP INC FLAT 44 480 95 590 5.41 5.43 t%stat. = -7.3 Prob. = 0.00 t%stat. = 0.02 Prob. = 0.9 · average for the period · at the end of 2017 The number of people with in% come below the subsistence level (per 1000): · average for the period · the coefficient of variation* WAGES 26.93 30.4 206 39%* 22.11 25.20 160 35%* t%stat. = 7.1 Prob. = 0.00 t%stat. = 2.0 Prob. = 0.06 Number of doctors (per 1000): · average for the period · the coefficient of variation* Number of hospital beds (per 1000): · average for the period · the coefficient of variation* Number of visits per shift (per 1000): · average for the period · the coefficient of variation* Amount of purchased alcohol (liters per 1000): · average for the period · the coefficient of variation* Healthcare indicators DOC 3.45 2%* BED 10.88 16%* Lifestyle indicators ADM 24.88 7% ALC 8230 18%* 4.84 3%* 9,95 12%* 4.84 3%* 7680 14%* t%stat. = -37.5 Prob. = 0.00 t%stat. = -1.85 Prob. = 0.07 t%stat. = -1.7 Prob. = 0.10 t%stat. = 1.3 Prob. = 0.20 Note:* - the coefficient of variation for the period 2000-2017 is the ratio of the standard deviation to the mean value. Source: calculated by the authors. Графический и дескриптивный анализ позволяют сделать следующие предварительные выводы: 1. Показатель общей смертности имеет сонаправленную динамику с показателем младенческой смертности и количеством приобретаемого алкоголя и противоположную динамику с долей населения старшего возраста; 2. Среди отобранных показателей наибольшее различие между Псковской областью и РФ в среднем имеет уровень благосостояния населения, что говорит в поддержку гипотезы о влиянии уровня благосостояния на смертность. 3. В Псковской области значимо ниже, чем в РФ в среднем уровень рождаемости, обеспеченность врачами и значимо выше доля населения старшего возраста. Корреляционно-регрессионный анализ Результаты корреляционного анализа показывают, что уровень смертности в Псковской области находится в тесной обратной корреляционной связи с показателями уровня благосостояния населения, для количественной характеристики которого в исследовании использованы следующие показатели: реальные доходы населения, ВРП на душу населения и обеспеченность жильем. Коэффициент корреляции между уровнем смертности и соответствующими показателями лежит в пределах [-0,8; -0,9]. Далее проверялось несколько гипотез о влиянии образа жизни, обеспеченности медицинскими работниками, половой структуры на уровень смертности при контроле уровня благосостояния. Использована двойная логарифмическая форма регрессионной модели, позволяющая интерпретировать коэффициенты регрессии как эластичности. Заметим, что уровень миграционного прироста брался в натуральном масштабе, так как в отдельные периоды в регионе был отрицательный миграционный прирост. На основании проведенного анализа сформирован апостериорный набор показателей, которые тесно связаны с уровнем смертности. Относительно короткий временной интервал, доступный для анализа (2000-2017), не позволяет получить устойчивые оценки коэффициентов регрессии при включении более двух факторов в модель. Наиболее адекватные варианты моделей по формальным и содержательным критериям приведены в табл. 2. Таблица 2 Оценка взаимосвязи апостериорного набора факторов с уровнем смертности в Псковской области [Table 2. Assessment of the interrelationship between a posterior set of factors with the mortality rate] M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 М9 Log(INC) -0,25*** -0,25*** -0,23*** -0,27*** Log(VRP) -0,31*** -0,32*** -0,33*** Log(ALC) 0,34*** 0,31*** 0,44*** 0,27*** Log(DOC) -1,04 -0,61 Log(MEN) 5,2*** MIG -0,002* -0,002** Log(WAGE) 0,21*** Log(RURAL) 1,5*** R2 0,78 0,55 0,85 0,90 0,85 0,63 0,71 0,57 0,87 Источник: рассчитано авторами. На основании полученных моделей можно сделать вывод, что рост реальных доходов населения на 1 % приводит к снижению смертности в среднем на 0,25 % при контроле факторов, характеризующих потребление алкоголя, доступность медицинской помощи и гендерную структуру населения (модели М1-М4 в табл. 2). При контроле уровня доходов увеличение приобретения алкоголя на 1 % приводит к росту смертности населения Псковской области на 0,34 % (модель М1), на 0,44 % при контроле доли населения за чертой бедности (модель М8) и на 0,27 % при контроле доли сельского населения (модель М9). Эти результаты согласуются с выводами авторов статьи «Влияние алкоголизации населения на демографические процессы в России» (Федотенкова, Смагина, 2010) о высоком риске потребления алкоголя. Следует отметить, что показатель, связанный с количеством врачей на 1000 человек населения, не является статистически значимым при контроле уровня доходов/ВРП на душу населения (модели М2 и М6 в табл. 2). Как видно из табл. 1, этот показатель имеет малую вариацию и достаточно стабилен в рассматриваемый период. Аналогичный результат получен и для России в целом. Здесь, конечно, следует учесть неравномерность доступа к врачебной помощи жителей сельской местности, что является одной из причин роста смертности при увеличении доли сельского населения в регионе. Как видно из оценки модели M3, коэффициент при факторе Men имеет положительный знак, то есть показывает рост смертности при росте количества женщин на 1000 мужчин. В структуре населения женщины преобладают в возрасте 55 лет и старше (рис. 1). Таким образом, увеличение доли женщин происходит в старшем возрасте, что объясняет его положительную связь с уровнем смертности при контроле уровня доходов. Отрицательный миграционный прирост, характерный для рассматриваемого региона, способствует росту уровня смертности, о чем свидетельствуют оценки моделей М4 и М7. Это связано в первую очередь с оттоком молодого населения из региона. Заключение Проведенный количественный анализ позволил сделать следующие выводы. Основными социально-экономическими детерминантами, определяющими негативную динамику уровня смертности в Псковской области, являются низкое благосостояние жителей региона, высокая доля жителей за чертой бедности, высокая доля сельских жителей, имеющих неравномерный доступ к врачебной помощи, и больший, чем в среднем по России, объем приобретаемого алкоголя на душу населения. Этими же факторами может быть объяснена динамика уровня смертности в среднем по России, но количественные оценки эластичности по России ниже, чем по Псковской области, что говорит о том, что для данного региона обозначенные проблемы являются более острыми. Человеческий фактор играет основную роль в развитии общества и определяющую в социально-экономическом развитии страны и регионов. Важным условием обеспечения экономического роста выступает рост человеческого капитала (Баранова, Сорокин, 2017; Балашова, 2019). Это, в свою очередь, диктует необходимость формирования концепции здоровья населения и качества жизни. Рост благосостояния населения, опорой которому служит экономический рост, должен являться важнейшим приоритетом социально-экономической политики региона для преодоления сложившейся негативной демографической ситуации.

Об авторах

Светлана Алексеевна Балашова

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: balashova-sa@rudn.ru

кандидат физико-математических наук, заведующая кафедрой экономико-математического моделирования экономического факультета

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Анастасия Романовна Захарчук

Российский университет дружбы народов

Email: 1032162255@pfur.ru

студентка 4-го курса профиля «Проектный анализ и моделирование в экономике» экономического факультета

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Мария Владимировна Сидоренко

Российский университет дружбы народов

Email: 1032162265@pfur.ru

студентка 4-го курса профиля «Проектный анализ и моделирование в экономике» экономического факультета

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, 6

Список литературы